model{
for (j in 1:n) {

Invalid[j]~dnorm(mu.invalid[j],tau.invalid)
mu.invalid[j]<-c[1]+b[1]*Urban[j]+b[2]*Income[j]+b[3]*Candidates[j]+b[4]*Illiterate[j]+b[5]*Young[j]+b[6]*Old[j]+b[7]*TRE[j]+
		b[8]*Evote[j]+b[9]*Competitiveness[j]+
		c[2]*Growth[j]+c[3]*Inflation[j]


Absenteeism[j]~dnorm(mu.absenteeism[j],tau.absenteeism)
mu.absenteeism[j]<-c[4]+b[10]*Urban[j]+b[11]*Income[j]+b[12]*Candidates[j]+
		b[13]*Illiterate[j]+b[14]*Young[j]+b[15]*Old[j]+b[16]*TRE[j]+b[17]*Evote[j]+b[18]*Competitiveness[j]+
		c[5]*Growth[j]+c[6]*Inflation[j]

}



tau.invalid~dgamma(1,1)
tau.absenteeism~dgamma(1,1)
sigma.invalid<-sqrt(1/tau.invalid)
sigma.absenteeism<-sqrt(1/tau.absenteeism)

b[1:18]~dmnorm(b0[1:18],B[1:18,1:18]) 
c[1:6]~dmnorm(c0[1:6],C[1:6,1:6])

for(k in 1:18) { 
b0[k]<-0
}

for (k in 1:6) { 
c0[k]<-0
}

}